Claude Code又上杀手锏！新增Channels功能，Telegram/Discord直连编程会话，手机直接遥控AI写代码。
谷歌宣布旗下AI设计工具Stitch支持Vibe Design。你都不需要键盘，只需要用嘴就可以vide design出这样婶儿的UI和前端界面：不得不说，谷歌的审美是真的好。Gemini 3生成前端的艺术效果就有口皆碑。
据《华尔街日报》披露，OpenAI 正在策划一场近年来最大的产品重组：计划将 ChatGPT、编程平台 Codex 以及自家的 Atlas 浏览器，分阶段整合进一个统一的桌面端「超级应用（Superapp）」。移动端的 ChatGPT 暂时保持不变。
今日，阿里千问最新旗舰模型预览版Qwen3.5-Max-Preview正式亮相，并登上全球大模型评测平台LMArena。在最新榜单中，该模型拿下1464分，进入第一梯队，同时带动阿里千问跻身全球大模型实验室前五、国内第一。
近日，影溯正式发布并开源世界模型 InSpatio-World，综合性能优异，在李飞飞牵头的权威世界模型榜单 WorldScore-Dynamic 中，力压其他实时 / 交互级推理速度的世界模型。它彻底摒弃了烧钱低效的纯 2D 视频路径，凭借更具第一性原理的 3D 空间架构，带来了可实时交互的动态世界。
「男二以下的演员以后都不用真人了，全用 AI 做。」 最近内娱被这条消息搅得一团乱，看上去是一位影视行业的「行内人」，不仅分享了影视行业的艰难处境，还带来了这条重磅新闻。
19日下午，此芯科技以「智启未来 芯动全球」为主题，在深圳举办OpenClaw CPU系列产品及方案矩阵发布会，正式推出全球首款OpenClaw专属CPU——CIX ClawCore螯芯系列。
养了这么久龙虾，是时候开始构建自己的 Skills 了。这时候，一篇来自 Anthropic 团队的 Skills 秘籍在外网广为流传，为想要构建 Skills 的开发者和智能体用户提供了绝佳的参考资料。
2026年，AI成了科学家的新战友：从三个晚上破解40年优化难题，到18分钟重现黑洞隐藏对称性，ChatGPT正把前沿发现速度提升数倍乃至数十倍，科学加速的时代已然来临！
众所周知，Cursor作为模型提供商，早期还靠供应Claude模型狠狠吸了一波粉。结果现在，它自己搞出了一款编程模型，而且转身就把Claude拉下马了——其最新编程模型Composer 2，不仅能力超越Claude Opus 4.6，关键是价格降了非常多。
AI 编码的竞争，已经进入了新的高度。
人类花了几十年时间教会 AI“看”和“听”，最近，科学家们开始让它学会“闻”了。
小米MiMo团队中，每天Agent对话次数少于100次的，就离职吧。
《读佳》获悉，BOSS直聘推出全新AI招聘产品Deephire，依托人工智能技术打造招聘者与求职者的智能交互平台，打通岗位咨询、薪资查询、人才筛选、职业规划等招聘求职全场景需求，为企业和求职者提供更高效、精准的双向服务，助力招聘行业数字化升级。
好家伙，最近开源脑机这波热度简直了！
我们也在 Claude Code、本地部署的龙虾里，都接入了 MiniMax M2.7 模型，以及 MiniMax 提供的 MaxClaw，然后把真实的开发过程中遇到的 Bug、枯燥的金融数据，还有大量的长流程任务统统交给它。
老黄又又又亲自上门送“显卡”了！
面壁智能为你单独造了个“养虾池”，把数据、模型、“龙虾”都留在本地。
大家好，我是袋鼠帝。 我最近终于给住进MacOS的龙虾装上了Claude Opus4.6的脑子。
AI下半场拼的是数据。
没有农民，没有农机手，甚至没有一个人站在田间地头。
我们十分认可：将 Token 翻译成「智元」。这个译名比「词元」更能反映如今 Token 的含义。
EmoStyle 由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组独立完成，第一作者为杨景媛助理教授，第二作者为研二硕士生柏梓桓。深圳大学可视计算研究中心（VCC）以计算机图形学、计算机视觉、人机交互、机器学习、具身智能、可视化和可视分析为学科基础，致力前沿探索与跨学科创新。
我们公司很多很多的小伙伴，都在用Claude Code，因为这玩意，在很多时候，确实就是最牛逼的通用Agent。但，公司的小伙伴，大家的用法差异巨大。有的人已经能开Agent Team并行跑任务了，有的人到现在还在每步挨个确认，然后不知道在命令行里怎么换行。
在休斯顿南边那片化工厂和炼油厂密布的工业带，Cory LaChance 每天打交道的东西是管道等轴测图（piping isometric drawing）。这类图纸记录了工业管道系统中每一根管子的走向、每一个焊缝的位置、每一种材料的规格。
GTC 2026现场，老黄直接怒怼玩家：他们完全不懂AI！
阿里云收入破千亿，AI连续10季三位数增长。
当人们谈到“世界模型”（World Models）时，很多人会首先想到近年来迅速发展的生成式视频模型。
在机器人领域，扩散策略（Diffusion Policy）已经成为了标准模仿学习策略和 VLA 动作生成范式，但其「从随机噪声中迭代解噪」的机制带来了不容忽视的推理延迟。如果机器人不再从随机高斯噪声开始「盲猜」，是否可以基于「刚刚做了什么」来预测「下一步做什么」呢？
砸了724亿美金「学费」后，微软用一场大重组承认 Copilot「走弯路」了。
